2 - Réseaux de neurones pour le filtrage non linéaire adaptatif

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/1776
Title: 2 - Réseaux de neurones pour le filtrage non linéaire adaptatif
Author: MARCOS (S.); ROUSSEL-RAGOT (P.); PERSONNAZ (L.); NERRAND (O.); DREYFUS (G.); VIGNAT (C.)
Abstract: Nous introduisons une famille d'algorithmes adaptatifs permettant l'utilisation de réseaux de neurones comme filtres adaptatifs non linéaires, systèmes susceptibles de subir un apprentissage permanent à partir d'un nombre éventuellement infini d'exemples présentés dans un ordre déterminé. Ces algorithmes, fondés sur des techniques d'évaluation du gradient d'une fonction de coût, s'inscrivent dans un cadre différent de celui de l'apprentissage classique des réseaux de neurones, qui est habituellement non adaptatif
Description: Neural networks are shown to be a class of non-linear adaptive filters, which can be trained permanently with a possibly infinite number of timeordered examples ; this is an altogether différent framework from the usual, non-adaptive training of neural networks . A family of new gradientbased algorithms is proposed.
Subject: Réseau neuronal; Filtrage adaptatif; Filtrage non linéaire; Apprentissage; Anneau; Filtre réponse impulsion infinie; Traitement signal; Modélisation; Algorithme adaptatif; Estimation; Intelligence artificielle
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 1991

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